病院資産追跡におけるAI市場規模とシェア

病院資産追跡におけるAI市場(2026年~2031年)
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Mordor Intelligenceによる病院資産追跡におけるAI市場分析

病院資産追跡におけるAI市場は、2025年の38億3,000万米ドルから2026年には47億7,000万米ドルに成長し、2026年から2031年にかけて26.47%のCAGRで2031年までに154億4,000万米ドルに達すると予測されています。病院資産追跡におけるAI市場が拡大しているのは、病院システムが今やデジタル資産レジストリを、狭義の損失防止ツールとしてではなく、臨床ワークフロー管理、監査対応、および資本計画を支援するコア運営インフラとして位置づけているためです。この転換は、21 CFR第830条に基づくFDA固デバイス識別フレームワークと、2026年5月からのEUDAMEM導入を義務付けるEU医療機器規制によって強化されており、両者が合わさってケアの連続体全体にわた追跡可能な資産記録を正式なコンプライアンス義務の一部としています。病院資産追跡におけるAI市場はまた、より強固な運営上の投資対効果の観点からも恩恵を受けており、病院機器に対するAI対応予知保全は、従来の予防保全スケジュールと比較して計画外の故障が少なく、電力消費も低いことが関連付けられています。競争上のポジショニングは、分析の深さ、オープンプラットフォーム設計、EMR・CMMS・ナースコールシステムにわたる統合の幅に向かって移行しており、価値はハードウェア供給だけでなくワークフローオーケストレーションに置かれるようになっています。この強い勢いがある一方で、病院資産追跡におけるAI市場は依然として、キャンパス全体への展開コストと接続デバイス環境全体にわたるサイバーセキュリティリスクからの圧力に直面しており、規模の小さい予算制約のある施設では調達規律が高く保たれています。

主要レポートのポイント

  • 技術別では、RFIDが2025年の収益の43.39%を占め、RTLSは2031年にかけて最高の27.83%のCAGRを記録すると予測されています。
  • コンポーネント別では、ソフトウェアおよび分析が2025年の収益の55.41%を占め、サービスは2031年にかけて26.71%で最も速く成長すると予測されています。
  • 製品タイプ別では、モバイル機器が2025年の収益の43.23%を占め、在庫および消耗品は2031年にかけて28.11%のCAGRで拡大すると予測されており、病院資産追跡におけるAI市場規模において最も成長の速いユースケースを代表しています。
  • アプリケーション別では、機器・器具追跡が2025年の収益の50.06%を占め、スタッフおよび物品追跡は2031年にかけて27.77%のCAGRで進展すると予測されています。
  • エンドユーザー別では、病院が2025年の収益の39.89%を占め、外来手術センターは2031年にかけて26.82%のCAGRで成長すると予測されており、病院資産追跡におけるAI市場シェアの枠組みの中で最も速い拡大を主導しています。
  • 地域別では、北米が2025年の収益の41.52%を占め、アジア太平洋は2031年にかけて29.81%のCAGRで進展すると予測されています。

注:本レポートの市場規模および予測数値は、Mordor Intelligence 独自の推定フレームワークを使用して作成されており、2026年1月時点の最新の利用可能なデータとインサイトで更新されています。

セグメント分析

技術別:RFIDが導入基盤を固め、RTLSが価値プールを拡大

RFIDは2025年の技術収益の43.39%を占め、病院資産追跡におけるAI市場において最大の技術レイヤーとなりました。これは長年にわたるプロトコルの成熟度、安定した読み取りパフォーマンス、および病院サプライチェーンワークフローとの深い整合性を反映しています。この地位は、GS1 SGTINエンコーディングとの互換性と、追跡可能なアイデンティティが最も重要な滅菌処理、薬剤キャビネット管理、および外科キット管理の実際的なニーズによって支えられています。RTLSは最も成長速い技術であり、2026年から2031年にかけて27.83%のCAGRが予測されています。これは、病院が派遣、利用率、およびスタッフ保護ワークフローのために読み取りポイントでの確認だけでなく、継続的な位置情報ストリームをますます求めているためです。病院資産追跡におけるAI市場規模のこの部分では、主なシフトはRFIDの有用性の低下ではなく、リアルタイムデータ品質と臨床ワークフロー内でそのデータに基づいて行動できる分析に付与されるプレミアムの拡大です。

技術競争はハイブリッド設計に向かっています。なぜなら、病院は複数の切断されたシステムを構築することなく、キャンパス全体の可視性と部屋レベルの精度を求めているからです。バーコードスキャナーは、手動検証がまだコスト効率の高い低急性度の設定や受け取りワークフローで引き続き関連性を持ち、超音波および赤外線タグは、精度要件が追加インフラを正当化する特定の小児科および行動環境で重要性を保っています。病院資産追跡におけるAI産業内では、これによりRFIDがアイデンティティとコンプライアンスの中心に置かれ、RTLSがワークフローインテリジェンスと運営自動化においてより速い成長を獲得します。

病院資産追跡におけるAI市場:技術別市場シェア
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注記: 個別セグメントのセグメントシェアはレポート購入時に入手可能

コンポーネント別:ソフトウェアが収益をリードし、サービスが展開の複雑さを吸収

ソフトウェアおよび分析は2025年のコンポーネント収益の55.41%を占めており、病院資産追跡におけるAI市場はすでにその価値の中心をハードウェアの提供からソフトウェアレイヤーへと移しており、そこで位置データが行動に変換されます。病院はますます、自然言語検索、予知保全ロジック、利用率ダッシュボード、およびワークフロートリガーを、高度なサイト向けのプレミアムモジュールとしてではなく、標準的な要件として期待しています。サービスは最も成長の速いコンポーネントであり、2026年から2031年にかけて26.71%のCAGRが予測されています。これは、実装、モデルチューニング、EMR統合、および組織変更管理が病院にとって完全に社内で担うことが依然として困難だからです。病院資産追跡におけるAI市場規模において、このミックスはより大きな契約価値とより多くの経常収益を示しており、初期ハードウェア展開が完了した後もサービスがソフトウェア環境の周りで成長し続けるためです。

ハードウェアは依然として重要です。なぜなら、リーダーの信頼性、タグのフォームファクター、および読み取り精度が、ソフトウェアモデルが使用するデータの品質を決定するからです。2025年6月に発表され、120以上の病院にわたる25のヘルスシステムと共同開発されたPartsSourceのAsset Uptimeプラットフォームは、ソフトウェアとサービスがCMMSデータ、デバイスモニタリング、およびサプライチェーンインテリジェンスをより広範な資産健全性記録に統合できる方法を示しました。その結果は、ハードウェアが不可欠であり続けながらもソフトウェアが最大の収益シェアを保持し、サービスが実装および最適化作業の増加するシェアを獲得するという二速コンポーネントパターンです。これは、病院資産追跡におけるAI市場が今や一回限りのインフラ購入としてではなく、継続的な運営プラットフォームとして評価されていることの最も明確な兆候の一つです。

製品タイプ別:モバイル機器が現在の需要をリードし、在庫および消耗品が最も速く成長

モバイル機器は2025年の製品タイプ収益の43.23%を占め、病院資産追跡におけるAI市場において最大のポジションを獲得しました。これらの資産は頻繁に移動し、部門間で共有され、利用できない場合に患者に直接影響する混乱を引き起こすためです。IVポンプ、輸液システム、ポータブル超音波ユニット、および除細動器はこのパターンに当てはまります。なぜなら、これらはシフト中に複数回ケア設定を横断し、しばしば正式な追跡プログラムの最初のターゲットになるからです。在庫および消耗品は最も成長の速い製品タイプになると予測されており、2026年から2031年にかけて28.12%のCAGRが見込まれています。これは、病院がより厳格なロットレベルおよびライフサイクル文書化の期待の下で、インプラント、単回使用器具、および滅菌パックへの追跡可能性を拡大しているためです。病院資産追跡におけるAI市場シェアのこの領域では、病院は追跡の境界を移動可能な資本機器から、有効期限管理、リコール対応、および請求精度がすべて重要な在庫クラスへと拡大しています。

消耗品追跡のビジネスケースはすでに病院の実践で見えています。固定機器はより安定しているが成長の遅いカテゴリーであり続け、GE HealthCare ReadyFixなどのプラットフォームがフリート監視を運営資産インテリジェンスと結びつけるにつれて、予知保全がそこでより関連性を持つようになっています。病院資産追跡におけるAI産業内では、このミックスによりモバイル機器が現在の支出の基盤であり続け、在庫および消耗品が最も速い新しい収益プールを生み出します。

アプリケーション別:機器追跡がコアユースケースであり続け、スタッフおよび物品がより速く拡大

機器・器具追跡は2025年のアプリケーション収益の50.06%を占め、病院資産追跡におけるAI市場において最大のユースケースとなりました。これは、紛失した外科・診断機器の即時的な患者安全とスループットコストを反映しています。このアプリケーションから始める病院は通常、輸液ポンプ、除細動器、ポータブルイメージングデバイス、および共有手術ツールに焦点を当てます。なぜなら、これらのアイテムはケースの準備とベッドサイドケアの提供に直接影響するからです。スタッフおよび物品追跡は最も成長の速いアプリケーションになると予測されており、2026年から2031年にかけて27.77%のCAGRが見込まれています。これは、スタッフの危機保護とアイテムレベルの物品可視性がますます同じインフラ基盤に置かれているためです。これは、病院資産追跡におけるAI市場が単により多くの資産を追加することで成長しているだけでなく、導入済みの位置情報ネットワークがサポートするワークフローの種類を広げることでも成長していることを意味します。

患者・訪問者追跡はまだ小さなシェアを保持していますが、病院がAI主導の患者フローツールを使用して入院待機遅延を減らし、ベッド割り当てを改善する場所でより関連性が高まっています。環境・状態モニタリングも既存の展開内で拡大しており、温度、湿度、および空気品質の監視が、限られた追加コストで同じセンサーバックボーンの多くを利用できるためです。これが、病院資産追跡におけるAI市場が、病院に孤立したポイントソリューションの管理を強いるのではなく、単一の運営レイヤーから複数のアプリケーションをサポートできるプラットフォームをますます評価する理由です。

病院資産追跡におけるAI市場:アプリケーション別市場シェア
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注記: 別セグメントのセグメントシェアはレポート購入時に入手可能

エンドユーザー別:病院が最大の基盤を保持し、外来手術センターが最も速く成長

病院は2025年のエンドユーザー収益の39.89%を占め、病院資産追跡におけるAI市場全体でリードを維持しました。これは、大規模な入院患者ネットワークが機器管理、滅菌、再配布、コンプライアンス、および保守ワークフローの最も広いミックスを担っているためです。その規模はまた、可視性が弱い場合に部門やキャンパスにわたる資産の移動が隠れた遊休時間と重複購買を生み出す可能性があることを意味します。外来手術センターは最も成長の速いエンドユーザーグループになると予測されており、2026年から2031年にかけて26.82%のCAGRが見込まれています。これは、日帰り手術の量が増加している一方で、これらの施設がより少ない資産プールと限られた保管スペースに対して正確な管理を必要としているためです。病院資産追跡におけるAI市場規模において、外来手術センターの需要が際立つのは、コンパクトで高スループットのセンターで機器が紛失した場合、単に遅延するのではなくケースがキャンセルされる可能性があるためです。

長期ケア施設はより選択的に採用しており、需要は広範な機器フリートではなく、徘徊防止、スタッフの危機対応、および薬剤管理に集中しています。診断センターおよびリハビリテーション施設も、フル病院キャンパス構築と同じ資本負担なしに時間をかけてスケールできるモジュール式SaaS主導の展開に関心を示しています。病院資産追跡におけるAI産業内では、病院が主要な収益基盤であり続け、外来手術センターが迅速な実装と明確な運営上の投資回収に結びついた強力な成長エンジンを提供します。

地域分析

北米は2025年のグローバル収益の41.52%を占め、病院資産追跡におけるAI市場への最大の地域貢献者となりました。これは、密な導入基盤、成熟した臨床エンジニアリング機能、およびRTLS展開とヘルスシステムのワークフロー再設計との緊密な整合性を反映しています。Epicを中心とした統合パスウェイも、病院が追跡データを別の運営ダッシュボードに残すのではなく臨床ワークフローに取り込みやすくすることで採用を加速するのに役立っています。カナダはデジタル利用率と資産管理要素を含むスマート病院パイロットを通じて貢献しており、メキシコは医療観光と認定目標に関連した民間病院の近代化から恩恵を受けています。総じて、北米は規制圧力、導入済みインフラ、および労働生産性への強い焦点を組み合わせているため、病院資産追跡におけるAI市場のペースを依然として設定しています。

欧州は2025年に第2位の地域ポジションを保持し、ドイツ、英国、フランスが主導しており、この地域は2026年5月からのEUDAMEM追跡可能性ワークフローの実際的な要求に備える病院としてコンプライアンス主導の推進から恩恵を受けています。フランスはまた、自動化された薬剤および医療機器追跡可能性の資金調達のために160以上の応募者から34の病院を選定したSESAMEプログラムを通じて採用を支援しています。Brady EMEAとCaretagの外科器具追跡におけるパートナーシップは、欧州の病院に明確な生産性ケースが提示されている方法を示しており、このソリューションはDataMatrixスキャニングと比較してパッケージング時間を33%以上削減するとして位置づけられました。欧州は、したがって病院資産追跡におけるAI市場に、より広範な調達を支援する義務主導の需要とアプリケーション固有の生産性証拠のミックスを提供しています。

アジア太平洋は最も成長の速い地域になると予測されており、2026年から2031年にかけて29.81%のCAGRが見込まれています。これにより、政府と大規模な病院グループが新しいインフラプログラムにスマート病院の能力を組み込むにつれて、病院資産追跡におけるAI市場規模において最も強い将来の拡大ゾーンとなります。中国のスマート病院建設アジェンダ、インドの償還連動デジタル要件、および韓国の認定連動デジタル病院目標が、複数の方向から同時に需要を生み出しています。中東・アフリカはまだ初期段階ですが、GCC市場のグリーンフィールド病院プロジェクトから恩恵を受けており、南米はまだ初期段階であり、国際認定目標がIoT対応臨床業務を支援するブラジルとアルゼンチンの民間病院投資が主導しています。

病院資産追跡におけるAI市場のCAGR(%)、地域別成長率
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競争環境

病院資産追跡におけるAI市場は上位層で適度に集約されており、CenTrak、AiRISTA Flow、Zebra Technologies、Sonitor Technologiesなどの専門的な医療RTLS提供者が専用展開において強いポジションを保持し、HoneywellやSiemens Healthineersなどの多角化プレーヤーがより広範なビルシステムと医療機器統合戦略を通じて競争しています。この構造は、トップベンダーがタグとリーダーを販売するだけでなく、分析能力、導入済み統合、およびワークフロー自動化の深さを通じてポジションを守っていることを意味します。その動きは、病院資産追跡におけるAI市場がソフトウェア中心の購買基準へとシフトするにつれて、ハードウェア主導のサプライヤーがプラットフォームの関連性と成果のフレーミングを中心に再ポジショニングしている方法を示しました。また、競争上の優位性が今やデバイスアイデンティティキャプチャだけでなく、クロスシステムのワークフロー価値により密接に結びついていることを示しました。

純粋なスペシャリストは分析の深さと洞察抽出の容易さを強調することで対応しています。Midmarkの2026年3月のハイブリドRTLSアップデートは、一つのCareFlow環境内でBLEとワイヤレス赤外線を組み合わせることで運営精度で競争する同様の取り組みを示し、広域カバレッジと部屋レベルの確実性の両方に対する病院のニーズに対応しました。これらの動きは、病院資産追跡におけるAI市場が、単一技術のリーダーシップだけでなく、ハイブリッドポジショニング、ワークフロー自動化、および分析の使いやすさがより重要になるフェーズに入っていることを示しています。マルチモーダルポジショニングに関する特許および製品活動は、次の競争の層が、ベンダーが位置精度、EMR統合、および管理可能なインフラコストをどれだけ効率的に組み合わせるかを中心に展開されることを示唆しています。

病院資産追跡におけるAI市場における最大のオープンスペースは、位置情報インテリジェンスが保守予測と自動調達に出会う場所にあります。Vizzia TechnologiesやVersus Technologyなどの小規模プロバイダーも、より速い展開とよりアクセスしやすい価格設定を組み合わせることで中規模市場システムでの牽引力を得ており、プレミアムベンダーが統合の複雑さだけを切り替えの障壁として頼ることを制限しています。IEC 60601-1-2やISO 13485などの標準に基づくコンプライアンス関連のエンジニアリングも、より鋭い調達フィルターになりつつあるため、文書化された検証手順とクリーンな統合管理を持つベンダーは、病院の購買者がより選択的になるにつれてポジションを強化する可能性が高いです。

病院資産追跡におけるAI産業リーダー

  1. GE Healthcare

  2. Koninklijke Philips N.V.

  3. Siemens Healthineers AG

  4. Zebra Technologies Corporation

  5. Securitas Healthcare LLC

  6. *免責事項:主要選手の並び順不同
病院資産追跡におけるAI市場
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最近の産業動向

  • 2026年6月:NVIDIAとFoxconnは、Foxconnが病院、機器メーカー、ソフトウェア企業を接続して実世界の臨床AIを大規模に展開するエコシステムインテグレーターとして機能する政府の15億米ドルの「健康な台湾」イニシアチブの下、台湾の主要医療センター全体にAIエージェントワークフォースを展開することを発表しました。このプログラムは、AI対応病院インフラへの最大の単一国家投資の一つを確立し、資産追跡およびIoT統合ベンダーにとって高い注目度を持つ参照市場を生み出しています。
  • 2026年3月:CenTrakはHIMSS 2026で次世代ConnectRTプラットフォームをデビューさせました。このプラットフォームは、自然言語検索とレポーティングを備えたAI強化型AssetsRT、資産と患者向けの次世代BLEステッカータグ、およびDuressRTモバイルスタッフ保護アプリを特徴としています。このアップデートはまた、RTLSのEpic Toolbox指定を達成して直接EMR統合を可能にし、Responder Enterpriseナースコール自動化のためのRaulandのVIPプログラム検証を完了しました。
  • 2026年3月:Midmark RTLSは、単一のCareFlowエコシステム内でBLEセンサリーネットワークインフラとワイヤレス赤外線の部屋レベル精度を組み合わせたハイブリッドRTLSアプローチを発表し、病院がキャンパス全体の可視性とEpic EMR統合およびナースコール自動化ワークフローに必要なベッドレベルの確実性の両方を達成できるようにしました。
  • 2026年3月:Zebra TechnologiesはHIMSS26で「オーケストレーテッドケア」フレームワークを発表し、そのRFID、バーコード、およびRTLSポートフォリオを統合された臨床業務プラットフォームとして位置づけました。このフレームワークは、在庫と資産の追跡を自動化して機器の探索時間を削減し、病院業務全体での在庫切れを防止します。

病院資産追跡におけるAI業界レポートの目次

1. はじめに

  • 1.1 研究の前提と市場の定義
  • 1.2 研究の範囲

2. 研究方法論

3. エグゼクティブサマリー

4. 市場ランドスケープ

  • 4.1 市場概要
  • 4.2 市場ドライバー
    • 4.2.1 継続的な資産可視性のためのAI対応RFIDおよびRTLSの採用拡大
    • 4.2.2 機器探索時間および遊休資産の無駄を削減する必要性
    • 4.2.3 スマート病院インフラおよびIoT対応臨床業務の拡大
    • 4.2.4 機器追跡可能性および患者安全コンプライアンスに対する規制圧力
    • 4.2.5 高価値病院資産の予知保全
    • 4.2.6 マルチサイト利用ベンチマーキングのためのハイブリッドクラウド分析
  • 4.3 市場の制約
    • 4.3.1 高い初期導入コストおよびライフサイクル保守コスト
    • 4.3.2 データプライバシー、サイバーセキュリティ、および臨床ネットワーク統合リスク
    • 4.3.3 高密度臨床環境における無線周波数干渉と精度低下
    • 4.3.4 バッテリー交換、キャリブレーション、およびタグガバナンスの負担
  • 4.4 サプライ・バリューチェーン分析
  • 4.5 規制環境
  • 4.6 技術的展望
  • 4.7 ポーターのファイブフォース分析
    • 4.7.1 新規参入者の脅威
    • 4.7.2 サプライヤーの交渉力
    • 4.7.3 バイヤーの交渉力
    • 4.7.4 代替品の脅威
    • 4.7.5 競争上のライバル関係

5. 市場規模・成長予測(金額、米ドル)

  • 5.1 技術別
    • 5.1.1 RFID
    • 5.1.2 RTLS
    • 5.1.3 バーコードスキャナー
    • 5.1.4 超音波および赤外線タグ
    • 5.1.5 ブルートゥース低エネルギー
  • 5.2 コンポーネント別
    • 5.2.1 ハードウェア
    • 5.2.2 ソフトウェアおよび分析
    • 5.2.3 サービス
  • 5.3 製品タイプ別
    • 5.3.1 モバイル機器
    • 5.3.2 固定機器
    • 5.3.3 在庫および消耗品
  • 5.4 アプリケーション別
    • 5.4.1 機器・器具追跡
    • 5.4.2 スタッフおよび物品追跡
    • 5.4.3 患者・訪問者追跡
    • 5.4.4 環境・状態モニタリング
  • 5.5 エンドユーザー別
    • 5.5.1 病院
    • 5.5.2 外来手術センター
    • 5.5.3 長期ケア施設
    • 5.5.4 その他のエンドユーザー
  • 5.6 地域別
    • 5.6.1 北米
    • 5.6.1.1 米国
    • 5.6.1.2 カナダ
    • 5.6.1.3 メキシコ
    • 5.6.2 欧州
    • 5.6.2.1 ドイツ
    • 5.6.2.2 英国
    • 5.6.2.3 フランス
    • 5.6.2.4 イタリア
    • 5.6.2.5 スペイン
    • 5.6.2.6 欧州その他
    • 5.6.3 アジア太平洋
    • 5.6.3.1 中国
    • 5.6.3.2 日本
    • 5.6.3.3 インド
    • 5.6.3.4 オーストラリア
    • 5.6.3.5 韓国
    • 5.6.3.6 アジア太平洋その他
    • 5.6.4 中東・アフリカ
    • 5.6.4.1 GCC
    • 5.6.4.2 南アフリカ
    • 5.6.4.3 中東・アフリカその他
    • 5.6.5 南米
    • 5.6.5.1 ブラジル
    • 5.6.5.2 アルゼンチン
    • 5.6.5.3 南米その他

6. 競争環境

  • 6.1 市場集中度
  • 6.2 市場シェア分析
  • 6.3 企業プロファイル(グローバルレベルの概要、市場レベルの概要、コアセグメント、入手可能な財務情報、戦略情報、主要企業の市場ランク・シェア、製品・サービス、最近の動向を含む)
    • 6.3.1 AiRISTA Flow, Inc.
    • 6.3.2 Awarepoint Corporation
    • 6.3.3 Borda Technology
    • 6.3.4 CenTrak, Inc.
    • 6.3.5 Elpas Solutions Ltd.
    • 6.3.6 GE Healthcare
    • 6.3.7 Honeywell International Inc.
    • 6.3.8 Impinj, Inc.
    • 6.3.9 Infor
    • 6.3.10 Koninklijke Philips N.V.
    • 6.3.11 Midmark Corporation
    • 6.3.12 Qorvo, Inc.
    • 6.3.13 Securitas Healthcare LLC
    • 6.3.14 Siemens Healthineers AG
    • 6.3.15 Sonitor Technologies AS
    • 6.3.16 Stanley Black and Decker, Inc.
    • 6.3.17 TeleTracking Technologies, Inc.
    • 6.3.18 Versus Technology, Inc.
    • 6.3.19 Vizzia Technologies, Inc.
    • 6.3.20 Zebra Technologies Corporation

7. 市場機会と将来の展望

  • 7.1 ホワイトスペースおよび未充足ニーズの評価

グローバル病院資産追跡におけるAI市場レポートの範囲

レポートの範囲によると、病院資産追跡におけるAI市場とは、機械学習、コンピュータビジョン、予測分析、リアルタイム位置情報システム(RTLS)を含む人工知能技術を使用して、医療機器、物品、およびその他の病院資産の利用を監視、位置特定、管理、最適化することを指します。これらのソリューションは、医療提供者が運営効率を改善し、資産の損失を削減し、機器の可用性を高め、医療施設全体でデータ主導のリソース管理をサポートするのに役立ちます。

病院資産追跡におけるAI市場は、技術、コンポーネント、製品タイプ、アプリケーション、エンドユーザー、および地域によってセグメント化されています。技術別では、市場はRFID、RTLS、バーコードスキャナー、超音波および赤外線タグ、ならびにブルートゥース低エネルギーにセグメント化されています。コンポーネント別では、市場はハードウェア、ソフトウェアおよび分析、ならびにサービスにセグメント化されています。製品タイプ別では、市場はモバイル機器、固定機器、ならびに在庫および消耗品にセグメント化されています。アプリケーション別では、市場は機器・器具追跡、スタッフおよび物品追跡、患者・訪問者追跡、ならびに環境・状態モニタリングにセグメント化されています。エンドユーザー別では、市場は病院、外来手術センター、長期ケア施設、およびその他のエンドユーザーにセグメント化されています。地域別では、市場は北米、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカ、および南米にセグメント化されています。レポートはまた、世界の主要地域にわたる17カ国の推定市場規模とトレドもカバーしています。レポートは上記のすべてのセグメントの金額(米ドル)を提供しています。 

技術別
RFID
RTLS
バーコードスキャナー
超音波および赤外線タグ
ブルートゥース低エネルギー
コンポーネント別
ハードウェア
ソフトウェアおよび分析
サービス
製品タイプ別
モバイル機器
固定機器
在庫および消耗品
アプリケーション別
機器・器具追跡
スタッフおよび物品追跡
患者・訪問者追跡
環境・状態モニタリング
エンドユーザー別
病院
外来手術センター
長期ケア施設
その他のエンドユーザー
地域別
北米米国
カナダ
メキシコ
欧州ドイツ
英国
フランス
イタリア
スペイン
欧州その他
アジア太平洋中国
日本
インド
オーストラリア
韓国
アジア太平洋その他
中東・アフリカGCC
南アフリカ
中東・アフリカその他
南米ブラジル
アルゼンチン
南米その他
技術別RFID
RTLS
バーコードスキャナー
超音波および赤外線タグ
ブルートゥース低エネルギー
コンポーネント別ハードウェア
ソフトウェアおよび分析
サービス
製品タイプ別モバイル機器
固定機器
在庫および消耗品
アプリケーション別機器・器具追跡
スタッフおよび物品追跡
患者・訪問者追跡
環境・状態モニタリング
エンドユーザー別病院
外来手術センター
長期ケア施設
その他のエンドユーザー
地域別北米米国
カナダ
メキシコ
欧州ドイツ
英国
フランス
イタリア
スペイン
欧州その他
アジア太平洋中国
日本
インド
オーストラリア
韓国
アジア太平洋その他
中東・アフリカGCC
南アフリカ
中東・アフリカその他
南米ブラジル
アルゼンチン
南米その他

レポートで回答される主要な質問

2031年における病院資産追跡におけるAIの予測価値はいくらですか?

このセクターは2025年の38億3,000万米ドルから2026年には47億7,000万米ドルに上昇し、2026年から2031年にかけて26.47%のCAGRで2031年までに154億4,000万米ドルに達すると予測されています。

現在、病院での採用をリードしている技術はどれですか?

RFIDは、プロトコルの成熟度、広範なタグ供給、および追跡可能性ワークフローとの互換性により、2025年の収益の43.39%でリードしました。

病院のワークフロー全体で最も速く拡大しているユースケースはどれですか?

スタッフおよび物品追跡は、スタッフの危機ニーズとより厳格な物品追跡可能性に支えられ、2031年にかけて27.77%のCAGRで成長すると予測されています。

2031年にかけて最も速く成長している地域はどこですか?

アジア太平洋は、中国、インド、日本、韓国、オーストラリアのスマート病院プログラムに支えられ、29.81%のCAGRが予測される最も成長の速い地域です。

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